$ B' {: _( G, n9 F4 I+ i5 Q+ N
5 p( |, @. _; C2 u7 A# g* c1 ]〖课程介绍〗* h/ t- P2 K3 G3 {2 x4 [% H
目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。$ s, x9 x* E: F( h. V5 j
0 }9 S' v* S! B9 l' Z
〖课程目录〗4 U) g; z1 v( j x
第1章 课程导学
! q% I0 t8 m% V7 o- P+ q' [0 ?# P1-1 课程导学 (12:34)) ?) _# R! z: a! y% U
: j# {8 h o! P% N! e$ q- Q0 h% J第2章 基础知识
, a2 c8 s& }- Z8 ~$ e) s5 Q2-1 什么是TensorFlow (10:24)
) \2 l1 C$ a. d2-2 张量、图、会话 (06:17)/ S4 O, {$ o }% p8 Z& _
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)! W/ I- t! @% q1 W$ w/ `4 Q
2-4 Android操作系统 (16:19)) d' J9 Y* u' ^ K) J4 \
2-5 Java安装 (10:15)
7 }7 k) l8 M0 \$ p& h2-6 Java环境搭建 (02:40)
7 ^: R8 H( D8 q2-7 Android安装及运行 (10:39)
8 }2 @$ j# i0 x( \ K7 |; n; Y8 W2 F2-8 第一个Android程序 (05:34)3 R/ Q0 b( p% K6 S) W0 S3 F
& L+ @. v2 n; J- L. k& F+ K N6 u, ]! J
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
h2 y5 K1 n z, Y H' y3-1 常用模型 (10:15)- @# H# ~/ z4 L! T n1 q# O- T
3-2 BP神经网络 (10:53)
; j4 X; A4 M( ?3-3 循环神经网络（1） (06:58)3 C9 L: S2 D' c. f0 n
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
1 Z& r- ]3 A! F* J: |, L3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)# G T0 Y# p3 j. g7 \( u5 B( x
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
% \! s V" E5 P3 Y% M( U3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
# x" l& ]$ j) w7 G* |3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
# H8 A A5 @! `0 P+ Z- D7 L/ ^1 Z1 a* l! M# E2 m% h
第4章 NLP基础
" a! o i, `/ M4-1 NLP基础 (04:19)# [' b3 _# f z7 V
4-2 分词技术 (05:29)$ o0 j9 ^. G* r2 H" j1 ]8 Z1 A6 i
4-3 词性标注 (08:34)
8 {& v. A" }0 ^2 ~4-4 命名实体识别 (08:25)5 r3 g+ @4 _' i& T
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54); P/ z; _ j3 A# r
4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
% |" _0 v: p1 S" W" B/ z4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
* s: Q: F) Y# w4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)* E6 w, K! P2 k5 [* j& i$ ]
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
5 t* L+ U1 K0 u7 r! q4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
" O" b5 b- `! _% L* {" h' n4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)5 [! ~* X9 M9 n0 _+ g1 v
8 f" Z- R' ~, T3 o. x* h
第5章 文本处理方法
- `5 b, I. l0 L- ?. \& v5-1 语料的获取与处理 (15:19)7 C" t9 u$ P/ r1 w; |
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
2 X4 x* w/ H p1 @2 z9 X1 H+ N& Z5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
& U- d6 G( K5 `. Z% q2 q7 B5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)( E; p% v, e4 B, H3 J
5-5 词向量与Word2vec (07:26)
. d2 \7 ^" y# h' q' y5-6 文本处理方法 (11:39)
7 G: k" J# J( {- w1 h& W! n) x" u# Z4 X
第6章 实战之聊天语料处理9 P( Q: f" ^# m9 z
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
( U- t' _1 @. v: f- L6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
( k) [5 Y! m* C6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)8 [" d; _! |$ h8 \1 ^/ i) O, z
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
5 S- i6 j/ i' S5 w3 d1 |; r7 ~6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)4 p( W7 v3 i& T/ w$ B3 ^" O
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)3 S& U- _/ `+ F* S( }9 t2 |
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
/ x' ?# o. B5 U1 Q9 A: Q6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
# }# m; S' y& A4 i0 A* N. G6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
, I" E: k$ u1 ]- }% x6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
+ W7 w5 z! e, A, y9 F' z0 D0 Q& o( K6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
! k; A9 L; J) r1 [- x# h' _3 }6-12 语料处理实战小结 (11:36)
1 M$ W4 z0 ~9 G" f9 K1 q- D
0 z$ f+ z" W! N4 I第7章 聊天机器人原理
; v% r# M6 B! A* A; R# s1 l7-1 Seq2Seq模型 (10:37)% w: y; S6 A4 i" C
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
; |6 y$ w$ M9 i7 R7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
& s, e$ Z( {. ^. d; ?7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)/ e s) L- b; y# a3 F
* F$ K4 [" L: Z: [' J第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理: J* L2 V9 c' |# W$ X( l7 p
8-1 线程处理（1） (09:15)
6 z4 l& G* F2 B5 ]8-2 线程处理（2） (10:10)
9 c& k" v: ?; @4 Y: ?4 x2 K L- v8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)1 }5 T& X* g- i
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)3 x2 O8 r7 U$ ?
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
: R$ R j/ t% [$ H8-6 batch_flow（1） (07:28)1 V* P, L+ r8 u
8-7 batch_flow（2） (05:49)1 ^) a- [( q& `5 K) i' p" H+ f
8-8 batch_flow（3） (14:43)/ F" S7 J. T4 ~
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
. r) q. m2 b/ J9 d8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
: ~. Y' B. R- r/ d; \+ V. N8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)) o" H3 u- X" G+ S" D8 p
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
- D( I' P2 b( f$ V* w# r8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)1 B2 A2 Y7 y. O0 Q0 T
' H. d- ?6 U7 G2 i' G第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
. w$ e( |, J' z4 F% B* }9-1 基本流程介绍 (10:37)
" @' k. k6 V$ D6 U. C9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
! [- o! t3 v) o2 P4 R, t9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
) m# ~. _( o# x9 {* i" ?9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)+ `! A3 j* s0 G0 E e0 k" Q
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
! \" b6 S7 y3 _' t9-6 构建模型（1） (06:43)% q6 m: x( y I, E/ B% |4 A
9-7 构建模型（2） (08:38)5 U E# G/ ]! C0 |4 Z# p; O
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)3 j; ^/ X! @% l! K X
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
" H, _2 S% t4 B) X8 C i, `2 k2 X9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)9 [; a9 ?( |7 A* U+ c$ P
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
, ~& Z7 @, g2 u, d7 I) Q( e9-12 构建解码器（1） (08:28)
% g& i2 B3 G, X+ a: ]9 \. C7 @# H9-13 构建解码器（2） (09:22) ?2 \' |& y% w# Z9 x$ m6 a
9-14 构建解码器（3） (07:36)( j) r: @2 O# R' D; N) L7 z0 h- ^
9-15 构建解码器（4） (09:19)
- N) y# Z) T$ ?: D9 @9-16 构建解码器（5） (10:59)2 @2 Z& _: Y: H! y7 {
9-17 构建解码器（6） (09:28)
5 X. d: j# k( r- s! x1 L! d9-18 构建解码器（7） (14:52). g0 x3 G, g" `1 e& }( T
9-19 构建解码器（8） (17:02)
3 p" c& D( ~6 o* {# L9 T9-20 构建优化器（1） (09:56)3 F" [# R$ ]& y
9-21 构建优化器（2） (08:48)9 l2 I0 k+ G: I2 L+ O) B0 V$ @7 i4 E
9-22 构建优化器（3） (06:01)' r, l% U* I& W8 u
9-23 输入检查 (11:51)" P+ z+ q/ [/ w8 l( s6 B4 j
9-24 训练模型 (11:59) {( _) k" V) p+ g$ S) O
9-25 预测模型 (07:22)6 {! u# X: ]4 W$ A% B
) [# V8 Q1 u u$ d; z( j% R& T第10章 聊天机器人模型的训练和验证* H7 \: B0 N$ D+ @) W* y4 q; h
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)! }! y9 _- d7 j0 Z0 l8 A* \0 W1 E
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)7 ^6 d! F4 Q; b; K
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)# y' c: l3 _$ K& h
10-4 第一种模型训练（4） (14:49)1 }/ W& u0 A" G+ n( k9 ]2 i
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
. J( \; `/ x1 }2 f5 J9 \7 v/ }, @( D10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
2 z! P# b5 g' z' D5 V10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
& M! L) m2 @/ `5 R* N% z1 K3 C10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
: ~. r6 R4 L+ e10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)! c4 K S1 C$ K
X: L( r3 U' _: p0 e第11章 Android的打包与发布
" |" Q7 F' P1 q) \11-1 新建项目 (07:49)
% D% i* _- n4 {/ ~, K5 [11-2 代码结构讲解 (17:15)
# c% b( ]% r S# W2 B11-3 私有变量的定义 (12:25)
) E. d: M9 E# _0 N% m11-4 参数初始化 (11:54)* q3 m7 G- J) c
11-5 听写UI监听器 (19:18)* e7 I J' k5 d" I1 }' H
11-6 合成回调监听器 (05:58)( [; V1 }, Q$ k5 z
11-7 听写监听器 (27:14)
: Y- {' z# c. B. ?0 {11-8 语音合成参数设置 (08:59)' }" x/ f' W2 _% n* ?+ D
11-9 完善项目 (21:32)9 I# A4 h$ [! @+ U9 r( |" M
11-10 打包发布 (07:15)
N7 G& Y3 @2 h( V6 S/ I6 v. [2 [, G# f
〖下载地址〗
. U: p8 |+ K$ g5 f% e$ {% J( |6 o8 W0 X: f4 }# ]# \
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
2 g" {- o- D L. p全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
2 I+ Q! V+ L, t a
|
[复制链接]
